Изградња модела неуронско структурираног учења (НСЛ) за класификацију докумената укључује неколико корака, од којих је сваки кључан у изградњи робусног и тачног модела. У овом објашњењу, ући ћемо у детаљан процес изградње таквог модела, пружајући свеобухватно разумевање сваког корака.
Корак 1: Припрема података
Први корак је прикупљање и претходна обрада података за класификацију докумената. Ово укључује прикупљање разноликог скупа докумената који покривају жељене категорије или класе. Подаци треба да буду означени, осигуравајући да је сваки документ повезан са тачном класом. Претходна обрада укључује чишћење текста уклањањем непотребних знакова, претварањем у мала слова и токенизацијом текста у речи или подречи. Поред тога, технике инжењеринга карактеристика као што су ТФ-ИДФ или уграђивање речи могу се применити да би се текст представио у структуриранијем формату.
Корак 2: Конструкција графикона
У Неурал Струцтуред Леарнинг, подаци су представљени као структура графикона да би се ухватили односи између докумената. Графикон се конструише повезивањем сличних докумената на основу сличности њиховог садржаја. Ово се може постићи коришћењем техника као што су к-најближи суседи (КНН) или косинусна сличност. Графикон треба да буде конструисан на начин који промовише повезаност између докумената исте класе док ограничава везе између докумената различитих класа.
Корак 3: Адверсариал Траининг
Супарничка обука је кључна компонента неуронско структурираног учења. Помаже моделу да учи из означених и неозначених података, чинећи га робуснијим и генерализативнијим. У овом кораку, модел се обучава на обележеним подацима док истовремено омета необележене податке. Пертурбације се могу унети применом случајног шума или супротстављених напада на улазне податке. Модел је обучен да буде мање осетљив на ове пертурбације, што доводи до побољшаних перформанси на невидљивим подацима.
Корак 4: Архитектура модела
Одабир одговарајуће архитектуре модела је кључан за класификацију докумената. Уобичајени избори укључују конволуционе неуронске мреже (ЦНН), рекурентне неуронске мреже (РНН) или моделе трансформатора. Модел треба да буде дизајниран да рукује подацима структурираним графом, узимајући у обзир повезаност између докумената. Конволуционе мреже графа (ГЦН) или мреже пажње графа (ГАТ) се често користе за обраду структуре графа и издвајање смислених репрезентација.
Корак 5: Обука и евалуација
Када је архитектура модела дефинисана, следећи корак је обучавање модела коришћењем означених података. Процес обуке укључује оптимизацију параметара модела коришћењем техника попут стохастичког градијента спуштања (СГД) или Адамовог оптимизатора. Током обуке, модел учи да класификује документе на основу њихових карактеристика и односа ухваћених у структури графикона. Након обуке, модел се оцењује на посебном скупу тестова да би се измерио његов учинак. Метрике евалуације као што су тачност, прецизност, опозив и Ф1 резултат се обично користе за процену ефикасности модела.
Корак 6: Фино подешавање и подешавање хиперпараметара
Да би се даље побољшале перформансе модела, може се применити фино подешавање. Ово укључује прилагођавање параметара модела коришћењем техника као што су трансферно учење или заказивање брзине учења. Хиперпараметарско подешавање је такође кључно за оптимизацију перформанси модела. Параметри као што су брзина учења, величина серије и јачина регуларизације могу се подесити коришћењем техника као што су претрага мреже или случајна претрага. Овај итеративни процес финог подешавања и подешавања хиперпараметара помаже у постизању најбољих могућих перформанси.
Корак 7: Закључивање и примена
Када је модел обучен и фино подешен, може се користити за задатке класификације докумената. Нови, невидљиви документи се могу унети у модел, и он ће предвидети њихове одговарајуће класе на основу научених образаца. Модел се може применити у различитим окружењима, као што су веб апликације, АПИ-ји или уграђени системи, да би се обезбедиле могућности класификације докумената у реалном времену.
Изградња модела неуронског структурираног учења за класификацију докумената укључује припрему података, конструкцију графа, акузаторну обуку, избор архитектуре модела, обуку, евалуацију, фино подешавање, подешавање хиперпараметара и коначно, закључивање и примену. Сваки корак игра кључну улогу у конструисању тачног и робусног модела који може ефикасно да класификује документе.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс